使用场景

研究人员可以使用Tülu 3来训练一个能够理解和生成代码的模型。

开发者可以利用Tülu 3的数据集和配方来创建一个多语言交互的聊天机器人。

企业家可以根据自己的业务需求，后训练一个能够进行特定领域推理的模型。

产品特色

提供全面的后训练数据和工具，以推进开放后训练的前沿。

包含扩展的指导，涉及评估、去污染和配方设计。

引入新的合成指令数据集，以及通过策略生成扩展偏好数据。

使用可验证奖励的强化学习，这是一种无需奖励模型即可提升特定技能的新方法。

发布不同大小的模型和所有检查点，方便用户直接使用或进行自定义后训练。

提供一个评估框架，让开发者指定所有设置，并轻松复现Tülu 3的所有评估。

发布所有基础设施代码，方便用户从数据选择到评估的整个流程设置。

使用教程

1. 访问Tülu 3的GitHub页面，下载所需的模型和数据集。

2. 根据提供的配方，选择合适的数据集进行后训练。

3. 使用Tülu 3提供的基础设施代码设置后训练的整个流程。

4. 利用提供的评估框架对训练后的模型进行评估。

5. 根据需要调整模型参数，以达到最佳的性能和效果。

6. 将训练好的模型部署到实际应用中，例如聊天机器人或代码生成器。